RL应训练请求而非单个回答:合并回答者奖励的ReMaRk用一半算力达到同等召回
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用配对世界验证对话结果,并把终局奖励按轮次重新分配来训练社交智能体
Urbex:面向城市级三维场景的智能体式空间定位
👍 117把城市级3D定位从候选排序重构为VLM智能体的主动空间搜索,用强化学习学会看哪里、何时答
用 log-odds 累积参数化重构 PPO 评论家,显式建模价值演化,推理提升 7-10 分
Vela:以用户行为为监督点燃大模型智能
👍 76把10万用户真实行为变成训练信号,35B模型用户理解与通用能力双提升
Tev:以密集进度奖励扩展长程智能体环境
👍 46先构建已知正确的潜在世界再反向渲染任务,用进度势函数把稀疏终端奖励变成每步密集奖励
从真实工具失败中挖掘反思元技能,经三阶段训练内化,让8B智能体在噪声环境下主动反思与恢复。
用组合重放修复训练环境,再以轮次级进度信号训练长程办公协作智能体
用图像生成器作美学先验,以设计图解耦奖励训练代码模型生成美观可验证的页面
工具增强SFT+GRPO后训练与有效性门控,让8B模型按需取证、拒收无效测量,胸片推理SOTA
无需外部教师模型,智能体在沙箱内自造任务、自我训练、自我诊断,形成闭环持续进化。
以剩余待生成token数为进度信号,在多轮RL中实现步级信用重分配
以相对信息增益密集奖励与思考-阅读交错机制强化长上下文推理
加性聚合让评分表RL只涨分不涨质量,协议级合取分组与失败条款修复奖励
把视频推理变成多轮“找证据-接地证据-推理”的智能体过程,RL奖励每次检索的证据增益
让终端智能体从自身失败轨迹学习恢复,SFT冷启动加在线RL实现自我改进。
把RL环境设计变成终端任务,让智能体自建训练环境、实现递归自我提升
将视觉定位重构为并行视觉证据抽取,4B扩散模型提速4.51倍并刷新30项基准
技能优势藏在隐藏态而非输出概率,对齐特权自我的逐层隐藏态即可传递后见之明
用训练期新视角生成器教会模型主动规划视角并在脑内想象场景,提升空间推理。